| 作者 |
| 魏新宇 郭跃军 山金孝 潘晓华 刘世民 |
| 丛书名 |
| 云计算与虚拟化技术丛书 |
| 出版社 |
| 机械工业出版社 |
| ISBN |
| 9782109271093 |
| 简要 |
| 简介 |
| 内容简介书籍计算机书籍 ---------------------------8084206 - OpenShift在企业中的实践: PaaS DevOps 微服务 第2版--------------------------- 两位云计算和微服务资深专家合著，从企业实战角度，为客户通过OpenShift实现IT转型给出具体建议和参考架构，讲述如何构建基于混合云的云原生平台。 ---------------------------8067979 - OpenShift云原生架构：原理与实践--------------------------- 内容简介 这是一本匠心之作，它将带领你深入了解OpenShift和如何基于OpenShift构建云原生应用，以及如何通过以OpenShift为代表的PaaS平台实现数字化转型。 本书的三位作者都是云计算和OpenShift领域的一线资深专家和布道者，本书以他们多年来在云计算和企业数字化转型领域的实战经验为背景，深入剖析了OpenShift的架构设计、实现原理，以及集群的部署和运维；深度讲解基于OpenShift的云原生架构，以及如何以微服务、DevOps、Service Mesh、Serverless和Spark为核心构建企业云原生技术平台。 全书共8章，每一章的内容都干货十足： 第1章介首先绍了云原生PaaS平台如何重塑云计算以及它在数字化转型中的作用，然后对OpenShift做了宏观的介绍。 第2章从源代码的角度对OpenShift的设计哲学、架构设计和核心功能模块的实现原理进行了深入剖析。 第3章从工程实践的角度详细讲解了OpenShift集群的部署、运维和管理。 第4章重点讲解了基于OpenShift平台的云原生应用自动构建与部署。 . 第5章介绍如何在OpenShift上实现云原生DevOps工具链。 第6章主要讲解了Service Mesh技术，以及基于Istio的微服务在OpenShift上的云原生实践。 第7章重点阐述了Serverless技术，以及基于Knative的无服务器应用在OpenShift上的云原生实践。 第8章主要讲解了以Spark为核心的数据科学应用及其在OpenShift上的云原生实践。 |
| 目录 |
| [套装书具体书目] 8067979 - OpenShift云原生架构：原理与实践 - 9787111649656 - 机械工业出版社 - 定价 99 8084206 - OpenShift在企业中的实践: PaaS DevOps 微服务 第2版 - 9787111691051 - 机械工业出版社 - 定价 139 ---------------------------8084206 - OpenShift在企业中的实践: PaaS DevOps 微服务 第2版--------------------------- 赞誉 推荐序 再版前言 致谢 作者介绍 第1章 通过OpenShift实现企业的 数字化转型1 1.1 企业进行数字化转型的必要性1 1.2 企业数字化转型之PaaS2 1.3 企业数字化转型之DevOps3 1.3.1 从瀑布式开发到敏捷开发3 1.3.2 从敏捷开发到DevOps4 1.3.3 洛克希德·马丁公司实施 DevOps的收益5 1.4 企业数字化转型之微服务6 1.4.1 微服务架构简介6 1.4.2 微服务架构的主要类型7 1.4.3 企业实施微服务架构的收益和原则7 1.5 PaaS、DevOps与微服务的关系8 1.6 企业数字化转型的实现8 1.6.1 什么是云原生应用8 1.6.2 企业数字化转型之路9 1.7 本章小结11 第2章 OpenShift技术解密及架构设计12 2.1 OpenShift与Kubernetes的关系12 2.1.1 容器发展史12 2.1.2 OpenShift发展简史14 2.1.3 OpenShift对Kubernetes的增强14 2.1.4 OpenShift对Kubernetes 生态的延伸17 2.2 OpenShift的架构介绍与规划20 2.2.1 OpenShift的逻辑架构20 2.2.2 OpenShift的技术架构21 2.2.3 OpenShift的部署架构规划54 2.3 本章小结107 第3章 基于OpenShift构建企业级PaaS平台108 3.1 OpenShift部署架构参考108 3.2 OpenShift部署与建设要点110 3.2.1 OpenShift部署方式与过程说明110 3.2.2 配置OpenShift离线镜像116 3.2.3 OpenShift离线部署示例122 3.2.4 OpenShift部署后的配置133 3.3 OpenShift的Worker节点扩容158 3.4 OpenShift集群的升级161 3.4.1 OpenShift的升级策略161 3.4.2 OpenShift的在线升级162 3.4.3 OpenShift的离线升级163 3.5 本章小结165 第4章 OpenShift在企业中的开发实践166 4.1 开发人员的关注点166 4.2 应用向OpenShift容器化迁移的方法167 4.2.1 OpenShift应用准入条件167 4.2.2 应用容器化迁移流程167 4.2.3 应用容器化方法168 4.2.4 制作容器镜像的最佳实践169 4.2.5 本地构建实现应用容器化174 4.2.6 S2I实现应用容器化179 4.3 OpenShift上应用部署实践195 4.3.1 OpenShift上多种应用部署方式对比195 4.3.2 Deployments与Deployment Config的对比199 4.3.3 自定义指标实现水平扩容200 4.4 OpenShift上部署有状态应用201 4.4.1 StatefulSet简介202 4.4.2 OpenShift部署有状态应用实践203 4.4.3 在OpenShift上统一管理虚拟机207 4.5 从零开发Operator209 4.5.1 开发Operator的要点209 4.5.2 开发一个Ansible Operator210 4.6 本章小结217 第5章 OpenShift在企业中的运维实践218 5.1 运维人员的关注点218 5.2 OpenShift运维指导218 5.3 RHCOS的架构与运维实践219 5.3.1 RHCOS修改配置的几种方法219 5.3.2 Day1配置展示：通过指定Ignition配置来设定RHCOS的配置220 5.3.3 Day2配置展示：通过MachineConfig方式修改RHCOS的配置221 5.4 OpenShift修改配置后的自动重启224 5.5 OpenShift中的证书225 5.6 OpenShift运维技巧简介228 5.7 OpenShift多网络平面的选择与配置232 5.7.1 Macvlan静态IP地址配置方法232 5.7.2 Macvlan动态分配IP地址配置方法236 5.8 OpenShift中Pod的限速238 5.9 OpenShift中项目无法被删除问题239 5.10 OpenShift集群性能优化241 5.11 OpenShift安全实践245 5.11.1 主机安全246 5.11.2 OpenShift平台安全246 5.11.3 镜像安全248 5.11.4 容器运行安全248 5.12 OpenShift监控系统与改造249 5.12.1 原生Prometheus监控249 5.12.2 OpenShift原生监控系统250 5.12.3 OpenShift原生监控系统的改造256 5.12.4 监控系统的集成260 5.13 OpenShift日志系统与改造263 5.13.1 OpenShift原生EFK介绍263 5.13.2 日志系统改造265 5.13.3 应用非标准输出日志采集276 5.14 OpenShift备份恢复与容灾280 5.14.1 备份容灾概述280 5.14.2 OpenShift备份280 5.14.3 容灾设计287 5.15 OpenShift的多集群管理289 5.16 本章小结291 第6章 OpenShift在公有云上的实践292 6.1 OpenShift在公有云和私有云上的区别292 6.2 OpenShift在公有云上的架构模型294 6.2.1 单个PaaS共享架构模型294 6.2.2 公有云服务自维护架构模型296 6.2.3 控制节点托管架构模型297 6.2.4 公有云租户独享PaaS架构模型298 6.3 OpenShift在公有云上的部署方式299 6.4 OpenShift在AWS上的实践299 6.4.1 AWS服务简介300 6.4.2 OpenShift在AWS上的实践301 6.5 OpenShift与IaaS的集成322 6.6 OpenShift实现混合云架构324 6.7 本章小结326 第7章 在OpenShift上实现DevOps327 7.1 DevOps的适用场景327 7.2 DevOps的实现路径328 7.2.1 组织与角色329 7.2.2 平台与工具330 7.2.3 流程与规范332 7.2.4 文化与持续改进334 7.2.5 总结334 7.3 基于OpenShift实现CI/CD的几种方式335 7.3.1 使用自定义的S2I模板340 7.3.2 自定义模板实现Binary部署343 7.3.3 在源码外构建Pipeline349 7.3.4 在源码内构建Pipeline352 7.3.5 Tekton实现云原生构建354 7.4 在OpenShift上实现持续交付361 7.4.1 OpenShift上的持续交付工具介绍362 7.4.2 基于Jenkins实现持续交付372 7.4.3 基于Tekton实现持续交付383 7.5 本章小结389 第8章 DevOps在企业中的实践390 8.1 成功实践DevOps的关键要素390 8.1.1 定义全景视图和目标390 8.1.2 标准化的流程和组织391 8.1.3 建立DevOps基石：自动化391 8.1.4 协同工作的文化392 8.2 某大型客户DevOps案例分析392 8.2.1 客户现状及项目背景392 8.2.2 DevOps落地实践393 8.2.3 实践收益469 8.3 本章小结470 第9章 基于OpenShift构建云原生471 9.1 什么是云原生应用471 9.2 轻量级应用服务器的选择472 9.2.1 轻量级的应用服务器472 9.2.2 如何将应用迁移到轻量级应用服务器473 9.3 云原生的应用开发框架：Quarkus475 9.3.1 传统Java的困境475 9.3.2 GraalVM的兴起476 9.3.3 云原生Java：Quarkus477 9.3.4 编译和部署一个Quarkus应用479 9.3.5 Quarkus的热加载484 9.3.6 在OpenShift中部署Quarkus应用程序486 9.3.7 为Quarkus应用添加Rest Client扩展490 9.3.8 Quarkus应用的容错能力494 9.3.9 Quarks的事务管理 497 9.3.10 Spring Boot应用向Quarkus的迁移498 9.4 云原生分布式集成：Camel-K499 9.5 云原生的捕获数据更改：Debezium503 9.5.1 Debezium项目介绍503 9.5.2 Debezium的功能展示504 9.6 云原生的业务流程自动化：Kogito509 9.7 云原生Serverless：Knative515 9.7.1 Knative简介515 9.7.2 OpenShift Serverless516 9.7.3 OpenShift Serverless的安装518 9.7.4 OpenShift Serverless的蓝绿发布520 9.7.5 OpenShift Serverless的事件触发524 9.8 本章小结526 第10章 微服务在OpenShift上的落地527 10.1 微服务介绍527 10.1.1 微服务的特点与优势527 10.1.2 微服务架构528 10.1.3 企业对微服务治理的需求529 10.2 Spring Cloud在OpenShift上的落地530 10.2.1 Spring Cloud在OpenShift上的实现与原生实现的不同530 10.2.2 Spring Cloud在OpenShift上的实现536 10.3 Istio在OpenShift上的落地551 10.3.1 Istio介绍551 10.3.2 Sidecar的注入553 10.3.3 OpenShift Service Mesh介绍556 10.4 Istio的基本功能562 10.4.1 Istio路由基本概念562 10.4.2 基于目标端的灰度/蓝绿发布566 10.4.3 微服务的灰度上线569 10.4.4 微服务的熔断572 10.4.5 微服务的黑名单574 10.5 对OpenShift上Istio的重要说明577 10.5.1 OpenShift上Istio入口访问方式的选择577 10.5.2 OpenShift Router和Istio Ingessgateway的联系与区别585 10.5.3 Istio配置生效的方式和选择586 10.6 企业应用向Istio迁移588 10.6.1 使用本地构建方式将应用迁移到Istio的步骤588 10.6.2 三层微服务向Istio中迁移展示590 10.7 Istio生产使用建议595 10.7.1 Istio的性能指标596 10.7.2 Istio的运维建议597 10.8 基于OpenShift实现的微服务总结599 10.9 本章小结601 ---------------------------8067979 - OpenShift云原生架构：原理与实践--------------------------- 前言 第1章 PaaS赋能云原生时代数字化转型 1 1.1 PaaS重塑云计算时代 1 1.1.1 PaaS统一云计算架构 1 1.1.2 PaaS构建云计算未来 3 1.1.3 PaaS赋能微服务架构 6 1.1.4 PaaS加速DevOps实践 7 1.1.5 PaaS构筑云原生时代 9 1.2 PaaS赋能企业数字化转型 12 1.2.1 数字化转型的本质 12 1.2.2 PaaS赋能企业中台 13 1.2.3 PaaS助力数字化转型 15 1.3 企业级PaaS平台OpenShift介绍 17 1.3.1 OpenShift及其发展简史 17 1.3.2 OpenShift与云原生架构 18 1.3.3 OpenShift与Kubernetes 20 1.4 本章小结 22 第2章 OpenShift架构设计与原理 23 2.1 OpenShift总体架构 23 2.1.1 OpenShift设计哲学 23 2.1.2 OpenShift核心组件 29 2.1.3 OpenShift核心概念 31 2.1.4 OpenShift部署架构 46 2.2 OpenShift网络之SDN 47 2.2.1 OpenShift SDN网络配置 48 2.2.2 OpenShift Node节点上的SDN 49 2.2.3 OpenShift SDN网络隔离 54 2.2.4 OpenShift典型网络访问场景 55 2.3 OpenShift网络之路由器 62 2.3.1 从集群外访问OpenShift中的服务 62 2.3.2 OpenShift HAProxy路由器介绍 65 2.3.3 OpenShift路由规则介绍 67 2.3.4 OpenShift路由服务高可用 74 2.4 OpenShift网络之DNS 75 2.4.1 OpenShift Pod内部DNS配置 76 2.4.2 OpenShift Node节点DNS配置 77 2.4.3 OpenShift 集群内DNS查询流程 79 2.5 OpenShift存储 81 2.5.1 Docker卷 82 2.5.2 OpenShift存储卷 84 2.5.3 OpenShift 持久化卷 86 2.5.4 静态创建持久化卷 89 2.5.5 动态创建持久化卷 94 2.6 OpenShift权限控制 99 2.6.1 OpenShift权限概述 99 2.6.2 OpenShift权限认证 101 2.6.3 OpenShift基于角色的权限访问控制 107 2.6.4 OpenShift安全上下文约束 111 2.7 OpenShift服务 114 2.7.1 OpenShift服务概述 114 2.7.2 OpenShift服务概念理解 116 2.7.3 OpenShift服务使用介绍 117 2.8 本章小结 121 第3章 OpenShift集群部署与运维 123 3.1 OpenShift集群规划与部署准备 123 3.1.1 集群软件版本规划 124 3.1.2 集群规模与资源需求 125 3.1.3 集群高可用架构设计 127 3.1.4 集群主机环境需求 130 3.1.5 集群主机系统准备 133 3.2 OpenShift开发测试环境快速部署 137 3.2.1 OpenShift容器与二进制方式快速启动 137 3.2.2 OpenShift自定义脚本一键自动部署 139 3.2.3 OpenShift开发测试环境Minishift 141 3.3 OpenShift集群生产环境自动部署 144 3.3.1 OpenShift集群部署介绍 144 3.3.2 OpenShift集群自动部署配置 147 3.3.3 OpenShift集群在线自动部署 151 3.3.4 OpenShift集群离线自动部署 154 3.4 OpenShift集群运维与管理 160 3.4.1 OpenShift集群扩容 160 3.4.2 OpenShift集群升级 162 3.4.3 OpenShift集群备份 167 3.4.4 OpenShift集群恢复 172 3.5 本章小结 176 第4章 OpenShift云原生应用构建与部署 177 4.1 OpenShift应用构建与部署概述 177 4.1.1 OpenShift应用构建介绍 177 4.1.2 OpenShift镜像流介绍 179 4.1.3 OpenShift应用部署介绍 180 4.2 OpenShift应用构建 180 4.2.1 BuildConfig资源对象 181 4.2.2 Docker构建 199 4.2.3 源代码构建 205 4.2.4 jenkinsPipeline构建 212 4.3 OpenShift应用部署 216 4.3.1 DeploymentConfig资源对象 216 4.3.2 Rolling与Recreate部署 220 4.4 OpenShift资源模板 224 4.4.1 OpenShift资源模板介绍 225 4.4.2 OpenShift资源模板制作与应用实践 228 4.5 本章小结 232 第5章 OpenShift云原生DevOps构建 233 5.1 DevOps发展简介 233 5.1.1 DevOps发展背景介绍 233 5.1.2 DevOps流水线介绍 237 5.2 Jenkins持续集成 239 5.2.1 OpenShift云原生部署Jenkins 240 5.2.2 Jenkins OpenShift插件应用介绍 242 5.3 GitLab代码仓库 246 5.3.1 OpenShift云原生部署GitLab 247 5.3.2 Jenkins与GitLab在OpenShift上的集成 250 5.4 SonarQube代码扫描 255 5.4.1 OpenShift云原生部署SonarQube 256 5.4.2 Jenkins与SonarQube在OpenShift上的集成 261 5.5 Nexus制品库 268 5.5.1 OpenShift云原生部署Nexus 268 5.5.2 Jenkins与Nexus在OpenShift上的集成 270 5.6 构建JeeSite应用DevOps流水线实战 273 5.7 本章小结 284 第6章 Service Mesh及其在OpenShift上的实践 285 6.1 传统微服务架构 285 6.1.1 微服务与SOA 286 6.1.2 Spring Cloud框架 287 6.1.3 Dubbo框架 289 6.1.4 微服务现状分析 290 6.2 云原生微服务架构 292 6.2.1 Service Mesh 292 6.2.2 Linkerd 294 6.2.3 Enovy 296 6.2.4 Istio 299 6.2.5 Docker、Kubernetes与Istio 302 6.3 Istio在OpenShift上的实现 304 6.3.1 OpenShift集群快速部署与实现 304 6.3.2 OpenShift上部署Istio集群 305 6.3.3 OpenShift上部署Istio微服务 310 6.4 基于OpenShift的Istio功能验证与测试 314 6.4.1 微服务监控与跟踪 314 6.4.2 微服务流量控制 320 6.4.3 微服务故障注入 328 6.4.4 微服务请求熔断 332 6.4.5 微服务Egress路由 338 6.4.6 微服务可视化 340 6.5 本章小结 345 第7章 Serverless及其在OpenShift上的实践 346 7.1 软件架构演变历史 346 7.1.1 单体架构 346 7.1.2 SOA架构 347 7.1.3 微服务架构 348 7.1.4 Serverless架构 349 7.2 深入认识Serverless架构 350 7.2.1 Serverless与云原生 350 7.2.2 Serverless与微服务 352 7.2.3 Serverless与PaaS 353 7.2.4 Serverless与FaaS 354 7.3 Serverless发展现状 355 7.3.1 AWS Lambda 355 7.3.2 OpenWhisk 357 7.3.3 OpenFaaS 361 7.3.4 Kubeless 362 7.3.5 Serverless现状分析 363 7.4 Serverless统一平台Knative 364 7.4.1 构建系统Build 366 7.4.2 服务系统Serving 368 7.4.3 事件系统Eventing 373 7.5 基于OpenShift的Knative实现 378 7.5.1 部署OpenShift 378 7.5.2 部署Istio 380 7.5.3 部署Knative Serving 380 7.5.4 部署Serverless应用 382 7.6 Knative应用验证与测试 384 7.6.1 事件驱动 384 7.6.2 自动伸缩 386 7.7 本章小结 395 第8章 Spark数据科学及其在OpenShift上的实践 396 8.1 Spark计算框架介绍 396 8.1.1 Spark组件 397 8.1.2 Spark的优势和特性 398 8.2 Spark与数据科学 399 8.3 Spark on K8S介绍 401 8.4 Spark数据科学在OpenShift上的实现 406 8.4.1 数据科学项目Radanalyticsio介绍 406 8.4.2 Spark集群在OpenShift上的生命周期管理 408 8.4.3 Spark应用在OpenShift上的自动部署实现 417 8.5 Spark数据科学之云原生自然语言处理 424 8.5.1 自然语言处理与Word2vec 424 8.5.2 自然语言处理开源项目Ophicleide 425 8.5.3 自然语言处理云原生部署实现 425 8.5.4 自然语言处理应用验证与测试 433 8.6 Spark数据科学之云原生推荐引擎 436 8.6.1 推荐引擎介绍 436 8.6.2 推荐引擎开源项目Jiminy 437 8.6.3 推荐引擎云原生部署与实现 438 8.6.4 推荐引擎应用验证与测试 443 8.7 本章小结 445 |